論文の概要: Lightning-Fast Thunderstorm Warnings: Predicting Severe Convective Environments with Global Neural Weather Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09474v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 07:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 17:44:16.379690
• Title: Lightning-Fast Thunderstorm Warnings: Predicting Severe Convective Environments with Global Neural Weather Models
• Title（参考訳）: 雷雨警報:大域的ニューラル気象モデルによる激しい対流環境の予測
• Authors: Monika Feldmann, Tom Beucler, Milton Gomez, Olivia Martius,
• Abstract要約: 最近リリースされたAI天気モデルのスイートは、数秒で複数の日中距離の予測を生成することができる。 従来のAIモデル評価は、主に単一レベルのグローバルスコアをターゲットにしている。 2020年の世界的なホットスポットの対流季節に焦点を当てて、私たちは3つのトップパフォーマンスAIモデルのスキルを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08271752505511926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently released suite of AI weather models can produce multi-day, medium-range forecasts within seconds, with a skill on par with state-of-the-art operational forecasts. Traditional AI model evaluation predominantly targets global scores on single levels. Specific prediction tasks, such as severe convective environments, require much more precision on a local scale and with the correct vertical gradients between levels. With a focus on the convective season of global hotspots in 2020, we assess the skill of three top-performing AI models (Pangu-Weather, GraphCast, FourCastNet) for Convective Available Potential Energy (CAPE) and Deep Layer Shear (DLS) at lead-times of up to 10 days against the ERA-5 reanalysis and the IFS operational numerical weather prediction model. Looking at the example of a US tornado outbreak on April 12 and 13, 2020, all models predict elevated CAPE and DLS values multiple days in advance. The spatial structures in the AI models are smoothed in comparison to IFS and ERA-5. The models show differing biases in the prediction of CAPE values, with GraphCast capturing the value distribution the most accurately and FourCastNet showing a consistent underestimation. In seasonal analyses around the globe, we generally see the highest performance by GraphCast and Pangu-Weather, which match or even exceed the performance of IFS. CAPE derived from vertically coarse pressure levels of neural weather models lacks the precision of the vertically fine resolution of numerical models. The promising results here indicate that a direct prediction of CAPE in AI models is likely to be skillful. This would open unprecedented opportunities for fast and inexpensive predictions of severe weather phenomena. By advancing the assessment of AI models towards process-based evaluations we lay the foundation for hazard-driven applications of AI-based weather forecasts.
• Abstract（参考訳）: 最近リリースされたAI気象モデルのスイートは、最先端の運用予測と同等のスキルで、数秒で複数の日中距離の予測を生成することができる。 従来のAIモデル評価は、主に単一レベルのグローバルスコアをターゲットにしている。 厳しい対流環境のような特定の予測タスクは、局所的なスケールと適切な垂直勾配で、より正確な精度を必要とする。 2020年の世界ホットスポットの対流季節に着目し、ERA-5の再分析とIFSの運用数値天気予報モデルに対して最大10日間のリードタイムで、Convective available potential Energy(CAPE)とDeep Layer Shear(DLS)の3つのトップパフォーマンスAIモデル(Pangu-Weather、GraphCast、FourCastNet)のスキルを評価する。 2020年4月12日と13日にアメリカ合衆国で発生した竜巻の例を見ると、すべてのモデルが数日前にCAPEとDSSの値の上昇を予測している。 AIモデルの空間構造は、IFSやERA-5と比べて滑らかである。 モデルはCAPE値の予測において異なるバイアスを示し、GraphCastは最も正確に値の分布をキャプチャし、FourCastNetは一貫性のある過小評価を示す。 世界の季節的分析では、一般的にグラフCastとPangu-Weatherの最高パフォーマンスが、IFSのパフォーマンスと一致するか、さらに超えている。 ニューラル気象モデルの垂直に粗い圧力レベルから派生したCAPEは、数値モデルの垂直に微細な分解能の精度を欠いている。 ここでの有望な結果は、AIモデルにおけるCAPEの直接的な予測が熟練している可能性が高いことを示している。 これにより、厳しい気象現象の迅速かつ安価な予測が可能となった。 AIモデルの評価をプロセスベースの評価に進めることで、AIベースの天気予報のハザード駆動型応用の基礎を築いた。

関連論文リスト

• FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere [53.22497376154084]
  本研究では,FengWuグローバル気象予報モデルに基づくFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。 我々は,FengWu-W2Sが大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの地球表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることを実証した。 日時から季節時の予測誤差成長に関するアブレーション実験
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:44:37Z)
• FuXi-2.0: Advancing machine learning weather forecasting model for practical applications [11.50902060124504]
  FuXi-2.0は先進的な機械学習モデルであり、1時間の世界的な天気予報を配信し、気象変数の包括的なセットを含む。 FuXi-2.0は、風力や太陽エネルギー、航空、海運などに関連する重要な気象変数を予測するために、ECMWF HRESを一貫して上回っている。 FuXi-2.0 は大気と海洋の両方を統合しており、大気と海洋を結合したモデルの開発において大きな前進を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T11:21:00Z)
• Leveraging data-driven weather models for improving numerical weather prediction skill through large-scale spectral nudging [1.747339718564314]
  本研究は,気象予測に対する物理学的アプローチとAI的アプローチの相対的強みと弱みについて述べる。 GEM予測された大規模状態変数をGraphCast予測に対してスペクトル的に評価するハイブリッドNWP-AIシステムを提案する。 その結果,このハイブリッド手法は,GEMモデルの予測能力を高めるために,GraphCastの強みを活用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:39:25Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
  我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。 この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:05:28Z)
• Scaling transformer neural networks for skillful and reliable medium-range weather forecasting [23.249955524044392]
  本稿では,標準変圧器バックボーンの変更を最小限に抑えつつ,気象予報の最先端性能であるStormerを紹介する。 Stormerの中核はランダムな予測目標であり、様々な時間間隔で天気のダイナミクスを予測するためにモデルを訓練する。 ウェザーベンチ2では、ストーマーは短距離から中距離の予測で競争力を発揮し、現在の手法を7日を超えて上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T19:46:06Z)
• SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models [13.331224394143117]
  不確かさの定量化は意思決定に不可欠である。 天気予報の不確実性を表す主要なアプローチは、予測の集合を生成することです。 本稿では,これらの予測を歴史的データから学習した深部生成拡散モデルを用いてエミュレートし,計算コストを補正することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T22:00:06Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。